승강기 유지보수 업체는 다양한 종류의 승강기 유지 보수를 담당하고 있어 승강기 제조사, 승강기 모델에 독립적인 승강기 원격 관제 시스템이 필요하다. 이를 위해 각 승강기에서 수집된 승강기 운행 데이터를 수신하여 데이터베이스에 전송할 수 있는 데이터 수집기가 필요하다. 본 논문에서는 중소 규모의 승강기 유지 보수 업체에서 활용할 수 있는 원격 관제 시스템의 데이터 수집기를 설계, 구현한다. 데이터 수집기는 승강기의 운행 상태를 전송하는 센서 모듈이 전송한 데이터 패킷을 수신하여, 데이터를 해석, 변환한 후 자체 개발한 API 를 이용하여 서버로 전송을 한다. 본 논문에서는 파이썬으로 구현한 데이터 수집기에 대해 기술하고, 실 운행 환경에 있는 승강기에 설치된 센서 모듈에서 전송한 데이터를 수신하고, API 서버로 전송하는 것을 화면에 표시된 로그를 통해 보인다.
음성에 관련된 연구분야에 있어서 음성 데이터 수집의 중요성은 매우 크다. 개발된 인식기나 분석기의 성능이 좋다 하더라도 실험에 사용된 음성 데이터의 질과 양에 따라서 실험 결과를 확정짓기가 어려운 점이 있다. 대개의 경우 음성 수집은 오프라인으로 이루어지는데, 실험에서 요구되는 특정 수집자에 대해서 일정 기간과 정해진 장소에서 반복 수집하는 것은 어려움이 많이 따른다. 그러므로 본 연구에서는 Web을 이용하여 음성 데이터 수집자로 하여금 다양한 시간과 장소에서 자유롭게 음성을 수집할 수 있도록 하였다. 이에 대하여 수집된 음성 데이터의 크기가 커짐에 따른 통신상에서 종종 발생하는 문제점을 개선하려는 목적으로 다중 서버를 두어 수집된 데이터는 지역 서버에 일단 저장되었다가 적절한 상황에서 메인 서버로 자동 전송하는 시스템을 구축하였다. 본 시스템은 서로 다른 실험에서 수집되는 데이터를 수집 지역서버를 지정해 줌으로서 수집자가 원하는 특정 지역 서버에서 별도로 관리할 수 있도록 구성되어 있다. 시간, 위치의 제약 없이 인터넷이 연결된 장소에서는 음성을 수집할 수 있고, 웹상 ActiveX 프로그램을 제공함으로써 일관된 끝점처리 및 잡음처리 기능을 반영할 수 있다. 또한 다양한 응용에 적절한 수집기의 인터페이스를 관리자 모드에서 변경하여 사용할 수 있도록 함으로서 넓은 층에서의 활용도를 높였다. (중략)
모뎀 진단/감시 장치(DM)는 기지국 DM 데이터 수집부와 단말 DM 데이터 수집부로각각 구분되어 DM 장치 내에서 기지국/단말 모뎀 플랫폼을 수용한다. 기지국 변조기, 기지국 동기, 기지국 채널 디코더, 기지국 복조기의 데이터는 기지국 DM 데이터 수집부에서 수집하고, 단말 변조기, 단말 동기, 단말 채널 디코더, 단말 복조기의 데이터는 단말 DM 데이터 수집부에서 수집하여 각각 수집된 데이터를 호스트 PC에서 분석하여 물리 계층 송수신 데이터 및 각종 통계 정보를 사용자 및 운용자가 확인할 수 있도록GUI로 화면에 표시해 준다. 모뎀 진단/감시 장치(DM)는 무선 전송 시스템(HM20)MIMO 구조 기지국/단말 모뎀의 물리 계층에 대한 상태 진단 및 감시 기능을 수행하여 모뎀 개발 과정에서 개발자에게 디버깅을 쉽게 하기 위한 장치로 사용된다. 또한 기지국 모뎀과 단말 모뎀의 유지 보수시 오류 발견을 위한 장치로 사용하기 위함이다.
본 논문은 지문, 홍채, 얼굴 및 서명 이미지를 수집하고, 이를 기 수집된 생체정보들과 비교 분석하여 고유한 개인 정보를 생성함으로써, 회원 및 직원 등 소규모 단위뿐만 아니라, 국가 단위의 주민 정보에도 활용 가능한 생체정보 수집 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 제안 시스템은 개인정보 수집기, 생체정보 수집기(지문수집기, 홍채수집기, 얼굴수집기 및 서명 수집기), 생체정보 검증기(지문검증기, 홍채검증기)와 생체정보 관리기로 구성되어 있으며, 웹페이지 형태의 개인정보 수집기에서 Java로 구현된 생체정보 수집기의 호출 및 데이터 송수신을 위해, 최근 기술적 추세에 맞추어 자바애플릿 형태가 아닌 브라우저 플러그인 형태의 데이터 연동모듈을 구현하였다.
평생직장이 사라지면서 중년층은 재취업을 희망하고, 매년 실업률이 높아지면서 취업 포털 사이트를 이용하는 이용자들이 증가하고 있다. 이러한 이용자들에게 채용공고 정보를 제공해 주기위해서 보편적으로 Python 언어를 이용하여 데이터를 처리하고 수집한다. 하지만, Python은 다중 프로세스 기반을 갖춘 PC가 보급됨에도 불구하고 단일 프로세스로 처리하는 한계를 보이며, 나머지 프로세스에서는 데이터 처리를 하지 못하는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개선된 Python에서는 다중 프로세스로 처리 가능함에 따라 이를 이용한 채용 공고 수집기를 개발을 제안한다. 제안한 다중 프로세스를 사용한 수집기는 단일 프로세스보다 처리성능이 최대 3.42배 향상되었음을 확인하였다. 따라서, 다중 프로세스를 이용하여 채용 공고를 수집한다면 기존보다 더 빠른 데이터 처리와 데이터 수집 능력을 갖췄음을 확인하였다.
이 논문에서는 OGSA 기반 그리드 서비스의 특징을 기술하고 서비스 데이터 정보 수집을 위한 서비스 컴포넌트를 기술한다. SOA를 위한 그리드 서비스의 구성을 위해서는 주요한 시스템 컴포넌트와 이들 간의 상호작용을 기술하는 시스템의 고수준의 소프트웨어 아키텍처로부터·SOA를 위한 그리드 서비스를 구성하기 위한 체계적인 접근이 고려되어야 한다. 이 논문의 목적은 서비스 데이터 수집기 서비스의 설계 및 구현이며 서비스 데이터 수집기 서비스는 인터넷과 같은 광대역 환경에서의 신뢰성 있는 수행을 위해 통지 메커니즘에 의해 비동기적으로 작동한다
전통적인 측정 방법이나 DSA장비를 이용해 측정이 불가능하거나 제한되었을 때를 대비해, 언제 어디서나 용이하게 진동 데이터를 측정하기 위해 개발된 휴대용 무선 측정 수집기 RH-DAQ와 연계되는 안드로이드 애플리케이션을 개발한다. 이 연구를 통해 데이터 수집기에서 전송하는 데이터를 안드로이드 스마트폰에서 그래프화 시킴으로서 사용자의 측정에 편리성을 제공하고, 설정 정보 및 측정 데이터를 저장 가능하다. 추후 기능들을 업그레이드하면 철로 주변의 진동 환경 평가 등의 기존 시스템으로 제한된 곳에서의 장점을 보일 수 있고 다른 다양한 분야에도 사용 될 수 있다.
최근 다양한 분야에 적용되고 있는 딥러닝을 활용한 알고리즘 개발을 위해서는 양질의 풍부한 학습데이터가 갖춰져야 한다. 본 논문은 딥러닝 알고리즘 개발 시 활용도가 높고 정보 도출 시 유용한 광학 영상, 열화상, 음성 등의 생체신호 데이터를 동시에 수집하여 서버에 전송하는 생체신호 수집시스템을 제안한다. 수집기의 이동성을 높이기 위해 라즈베리 파이를 기반으로 제작하였고, 수집한 데이터는 무선 인터넷을 통해 서버로 전송한다. 복수의 수집기에서 동시에 데이터 수집이 가능하도록 피실험자별로 로그인을 위한 아이디를 부여했고, 이를 데이터베이스에 반영하여 데이터 관리가 용이하게 하였다. 제안하는 수집시스템의 활용방안을 보이기 위해 피로도 측정을 위한 생체신호 데이터 수집의 예시를 보인다.
본 논문에서는 이전 연구에서 능동형 RFID 시스템의 태그 수집 성능 향상을 위해 제안된 인식 슬롯 스캔 기반 태그 수집 알고리즘의 단점을 개선하는 수정된 태그 수집 알고리즘을 제안한다. 기 제안된 인식 슬롯 스캔 기반 태그 수집 알고리즘은 태그 수집 과정에서 모든 태그들로부터 정해진 크기의 데이터를 수집하는 상황에 최적화 되어 있기 때문에 태그들이 다양한 크기의 데이터를 가지는 환경에 적용할 경우 제대로 된 성능 향상을 가져오지 못한다. 본 논문에서 새롭게 제안하는 개선된 태그 수집 알고리즘은 먼저 인식 슬롯 스캔 단계에서 각 태그로부터 자신이 가진 데이터를 전송하는데 필요한 슬롯 크기 정보를 획득하고 이를 활용하여 태그 수집 단계를 수행함으로써, 기 제안된 알고리즘의 문제점을 해결하고 모든 환경에서 능동형 RFID 태그 수집의 성능을 효율적으로 향상시키도록 설계되었다. 성능 평가를 위해 수행한 시뮬레이션 결과는 제안하는 개선된 태그 수집 알고리즘이 태그들이 동일한 데이터 크기를 가지는 환경에서는 기 제안된 알고리즘과 거의 동일한 성능을 보이고, 태그들이 다양한 데이터 크기를 가지는 환경에서는 기 제안된 알고리즘과 달리 ISO/IEC 18000-7 표준의 태그 수집 성능을 크게 향상시킴을 보여주었다.
본 논문에서는 SNS에서 수집한 데이터를 이용하여 사회 불안의 시공간 분포를 시각화 하는 기법을 소개한다. Open API인 twitter4j를 이용하여 트위터로부터 시공간 정보를 포함한 데이터를 수집한 뒤, 이 트윗의 작성자가 불안한지 아닌지 표시한 훈련 데이터를 준비한다. 이 훈련 데이터와 한글 형태소 분석기 Open API인 KOMORAN을 이용해 사전을 구축하고, 불안 분류기를 개발한다. 트위터로부터 수집한 시공간 정보를 포함한 데이터를 분류기로 분류하여, 지도에 표시해줌으로써 사회 불안을 시각화 한다. 사회 과학자들이 이를 이용하여 불안을 체계적으로 연구함으로써 불안으로부터 생기는 다양한 사회 문제들을 해결할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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